醫(yī)療AI中國方案的歐盟借鑒演講人CONTENTS醫(yī)療AI中國方案的歐盟借鑒中國醫(yī)療AI的實(shí)踐探索：優(yōu)勢經(jīng)驗(yàn)與特色模式歐盟醫(yī)療AI發(fā)展的需求與挑戰(zhàn)：痛點(diǎn)與機(jī)遇并存歐盟借鑒中國方案的核心路徑：本土化適配與創(chuàng)新融合借鑒落地的保障機(jī)制：從“經(jīng)驗(yàn)移植”到“長效發(fā)展”目錄01醫(yī)療AI中國方案的歐盟借鑒醫(yī)療AI中國方案的歐盟借鑒引言：全球醫(yī)療AI浪潮下的經(jīng)驗(yàn)互鑒與責(zé)任共擔(dān)作為深耕醫(yī)療AI領(lǐng)域十余年的從業(yè)者，我親歷了人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向臨床的“破壁之旅”。當(dāng)歐洲同事在2023年中歐數(shù)字醫(yī)療論壇上展示歐盟醫(yī)療AI戰(zhàn)略框架時，當(dāng)國內(nèi)基層醫(yī)院通過AI輔助診斷系統(tǒng)將肺癌早診率提升30%時，我深刻意識到：醫(yī)療AI的發(fā)展從來不是“單打獨(dú)斗”，而是需要全球智慧的“接力賽”。中國與歐盟作為全球醫(yī)療創(chuàng)新的兩大重要力量，前者憑借“場景驅(qū)動+數(shù)據(jù)規(guī)?！钡膬?yōu)勢積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，后者則以“倫理嚴(yán)謹(jǐn)+制度創(chuàng)新”的特質(zhì)為AI發(fā)展劃定安全邊界。二者在醫(yī)療AI領(lǐng)域的互鑒，不僅是技術(shù)層面的“取長補(bǔ)短”，更是對“如何讓人工智能真正服務(wù)于人類健康”這一核心命題的深度求解。本文將從中國醫(yī)療AI的實(shí)踐優(yōu)勢、歐盟的發(fā)展需求、具體借鑒路徑及保障機(jī)制四個維度，系統(tǒng)探討“中國方案”對歐盟的啟示，以期為全球醫(yī)療AI的“善治”與“善用”提供參考。02中國醫(yī)療AI的實(shí)踐探索：優(yōu)勢經(jīng)驗(yàn)與特色模式中國醫(yī)療AI的實(shí)踐探索：優(yōu)勢經(jīng)驗(yàn)與特色模式中國醫(yī)療AI的發(fā)展并非偶然，而是政策支持、數(shù)據(jù)資源、場景需求與技術(shù)創(chuàng)新“四輪驅(qū)動”的結(jié)果。過去十年，中國醫(yī)療AI從“跟跑者”成長為“并跑者”，形成了獨(dú)具特色的“實(shí)踐范式”，這些經(jīng)驗(yàn)為歐盟破解醫(yī)療體系痛點(diǎn)提供了可借鑒的“解題鑰匙”。政策驅(qū)動的系統(tǒng)性布局：從頂層設(shè)計(jì)到基層執(zhí)行中國醫(yī)療AI的發(fā)展始終以“政策先行”為邏輯起點(diǎn)。2016年《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》首次將“人工智能+醫(yī)療”納入國家戰(zhàn)略，明確“推進(jìn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用，發(fā)展智慧醫(yī)療”；2018年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》進(jìn)一步細(xì)化醫(yī)療AI發(fā)展路徑，提出“開發(fā)智能醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)，建設(shè)智能診療示范中心”；2021年《“十四五”醫(yī)療信息化規(guī)劃》則強(qiáng)調(diào)“推動人工智能在醫(yī)療影像、輔助診斷、藥物研發(fā)等場景的深度應(yīng)用”。這種“國家戰(zhàn)略引領(lǐng)+專項(xiàng)政策支撐”的體系化設(shè)計(jì)，避免了醫(yī)療AI發(fā)展的“碎片化”問題。更值得關(guān)注的是政策的“落地性”。以深圳為例，當(dāng)?shù)卣ㄟ^“揭榜掛帥”機(jī)制，鼓勵企業(yè)針對基層醫(yī)療的痛點(diǎn)開發(fā)AI產(chǎn)品——如某企業(yè)研發(fā)的AI眼底篩查系統(tǒng)，在政府補(bǔ)貼下免費(fèi)接入200家社區(qū)健康服務(wù)中心，使糖尿病視網(wǎng)膜病變的早篩覆蓋率從不足20%提升至85%。這種“頂層設(shè)計(jì)+基層創(chuàng)新”的政策協(xié)同，正是歐盟所關(guān)注的“如何讓技術(shù)真正抵達(dá)需求終端”的答案。數(shù)據(jù)要素的多維整合：從“數(shù)據(jù)孤島”到“要素流動”醫(yī)療AI的“燃料”是數(shù)據(jù)，而中國最大的優(yōu)勢在于“海量數(shù)據(jù)資源”與“數(shù)據(jù)整合能力”。截至2023年，我國已建成國家級、省級、市級三級醫(yī)療健康信息平臺，覆蓋超98%的三級醫(yī)院和90%的二級醫(yī)院，電子病歷普及率達(dá)92%，累計(jì)生成醫(yī)療數(shù)據(jù)超50PB。更重要的是，中國通過“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)+分類分級”的方式打破了“數(shù)據(jù)孤島”：2018年發(fā)布的《醫(yī)療健康數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》規(guī)范了數(shù)據(jù)采集、存儲、共享的150余項(xiàng)國家標(biāo)準(zhǔn)，2022年啟動的“國家醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心”試點(diǎn)，則通過“數(shù)據(jù)信托”模式實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，既保障了隱私安全，又激活了數(shù)據(jù)價值。我曾參與華東某省的區(qū)域醫(yī)療AI平臺建設(shè)，該平臺整合了省內(nèi)23家三甲醫(yī)院、156家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的電子病歷、檢驗(yàn)檢查、影像數(shù)據(jù)，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練出針對慢病管理的AI模型。結(jié)果顯示，該模型對高血壓合并癥風(fēng)險的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)89%，較傳統(tǒng)人工評估效率提升6倍。這種“數(shù)據(jù)整合+技術(shù)賦能”的實(shí)踐，為歐盟破解GDPR框架下的“數(shù)據(jù)壁壘”提供了可操作的路徑。場景導(dǎo)向的技術(shù)落地：從“實(shí)驗(yàn)室”到“病床邊”中國醫(yī)療AI的發(fā)展始終以“臨床需求”為導(dǎo)向，形成了“場景驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新”的良性循環(huán)。在輔助診斷領(lǐng)域，AI影像系統(tǒng)已覆蓋肺結(jié)節(jié)、乳腺癌、眼底病變等常見病種，其中肺結(jié)節(jié)AI檢測的敏感度達(dá)96%，超過三甲醫(yī)院年輕醫(yī)師平均水平；在慢病管理領(lǐng)域，AI結(jié)合可穿戴設(shè)備實(shí)現(xiàn)對糖尿病患者的血糖監(jiān)測、用藥提醒、飲食指導(dǎo)，使某試點(diǎn)城市的糖化血紅蛋白達(dá)標(biāo)率提升18%；在中醫(yī)藥領(lǐng)域，AI輔助辨證系統(tǒng)通過分析患者舌苔、脈象數(shù)據(jù)，對慢性胃炎的辨證準(zhǔn)確率達(dá)87%，推動了中醫(yī)藥的現(xiàn)代化傳承。特別值得一提的是基層醫(yī)療場景的“下沉式”創(chuàng)新。針對我國基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)“人才短缺+設(shè)備不足”的痛點(diǎn)，某企業(yè)開發(fā)了“AI全科醫(yī)生助手”，內(nèi)置500余種常見病的診療指南、3000余種藥物的相互作用數(shù)據(jù)庫，基層醫(yī)生通過輸入癥狀即可獲得診斷建議和處方參考。該系統(tǒng)已在全國28個省份的1.2萬家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)投入使用，使基層首診率提升12%，有效緩解了“看病難”問題。這種“以基層需求為錨點(diǎn)”的技術(shù)落地策略，對歐盟解決“醫(yī)療資源分布不均”具有重要啟示。產(chǎn)學(xué)研用的協(xié)同生態(tài)：從“單點(diǎn)突破”到“系統(tǒng)創(chuàng)新”中國醫(yī)療AI的快速發(fā)展，離不開“產(chǎn)學(xué)研用”深度融合的創(chuàng)新生態(tài)。在政策引導(dǎo)下，企業(yè)、高校、醫(yī)院形成了“需求共研、技術(shù)共享、成果共擔(dān)”的協(xié)同機(jī)制：企業(yè)負(fù)責(zé)產(chǎn)品化開發(fā)（如騰訊覓影、推想科技），高校提供算法支撐（如清華大學(xué)智能醫(yī)療研究院、上海交通大學(xué)AI醫(yī)療實(shí)驗(yàn)室），醫(yī)院負(fù)責(zé)臨床驗(yàn)證（如北京協(xié)和醫(yī)院、華西醫(yī)院）。2022年，我國醫(yī)療AI相關(guān)專利申請量達(dá)5.2萬件，占全球總量的38%，其中產(chǎn)學(xué)研合作專利占比達(dá)65%，遠(yuǎn)高于歐美國家。以AI藥物研發(fā)為例，某高校與藥企合作的“AI靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)平臺”，通過整合1.2億個化合物分子數(shù)據(jù)和5000萬份臨床病例數(shù)據(jù)，將阿爾茨海默病新藥靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)周期從傳統(tǒng)的5年縮短至1.5年，研發(fā)成本降低40%。這種“科研-產(chǎn)業(yè)-臨床”的閉環(huán)生態(tài)，正是歐盟推動“技術(shù)轉(zhuǎn)化”亟需構(gòu)建的機(jī)制。03歐盟醫(yī)療AI發(fā)展的需求與挑戰(zhàn)：痛點(diǎn)與機(jī)遇并存歐盟醫(yī)療AI發(fā)展的需求與挑戰(zhàn)：痛點(diǎn)與機(jī)遇并存歐盟作為全球醫(yī)療技術(shù)的引領(lǐng)者，在醫(yī)療AI領(lǐng)域具有倫理嚴(yán)謹(jǐn)、制度完善、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)高等優(yōu)勢，但也面臨著老齡化壓力、資源分配、數(shù)據(jù)壁壘等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)恰恰是中國方案可以“對癥下藥”的領(lǐng)域，而歐盟的規(guī)范經(jīng)驗(yàn)也能為中國醫(yī)療AI的“高質(zhì)量發(fā)展”提供鏡鑒。老齡化與慢性病壓力下的醫(yī)療資源再分配難題歐盟正面臨嚴(yán)峻的人口老齡化挑戰(zhàn)：截至2023年，65歲以上人口占比達(dá)20.3%，預(yù)計(jì)2050年將升至29.5%。老齡化疊加慢性病高發(fā)（歐盟約40%人口患有至少一種慢性病），導(dǎo)致醫(yī)療需求激增與資源供給不足的矛盾日益突出。以德國為例，其專科醫(yī)生缺口達(dá)5.2萬人，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的平均接診時間僅為15分鐘，難以滿足慢性病患者的長期管理需求。中國同樣面臨老齡化挑戰(zhàn)，但通過“AI+基層醫(yī)療”的模式實(shí)現(xiàn)了資源優(yōu)化配置。例如，上海市某社區(qū)醫(yī)院引入AI慢病管理系統(tǒng)后，每位醫(yī)生管理的患者數(shù)量從80人增至150人，患者復(fù)診率提升25%，急診率降低18%。歐盟若借鑒這種“AI賦能基層”的模式，或可有效緩解醫(yī)療資源緊張問題。嚴(yán)格法規(guī)與數(shù)據(jù)壁壘的平衡困境歐盟以GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例）為核心的法規(guī)體系，為醫(yī)療AI的發(fā)展設(shè)定了全球最嚴(yán)格的隱私保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，這在一定程度上保障了患者權(quán)益，但也導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)碎片化”問題。由于各國對醫(yī)療數(shù)據(jù)共享的法規(guī)解讀不一、數(shù)據(jù)主權(quán)保護(hù)嚴(yán)格，歐盟成員國之間的醫(yī)療數(shù)據(jù)互通率不足15%，跨機(jī)構(gòu)的AI模型訓(xùn)練面臨“數(shù)據(jù)孤島”困境。例如，某法國企業(yè)開發(fā)的AI心血管風(fēng)險預(yù)測模型，因無法獲取德國、意大利的患者數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型準(zhǔn)確率較預(yù)期低20個百分點(diǎn)。中國在數(shù)據(jù)整合方面的經(jīng)驗(yàn)值得歐盟參考。例如，我國通過“國家醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心”建立“數(shù)據(jù)分級分類”機(jī)制，對敏感數(shù)據(jù)采用“脫敏+加密”處理，非敏感數(shù)據(jù)在授權(quán)下共享，既保護(hù)了隱私，又促進(jìn)了數(shù)據(jù)流通。歐盟可探索建立“泛歐醫(yī)療數(shù)據(jù)信托平臺”，在GDPR框架下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可控共享”。技術(shù)落地與臨床實(shí)效的“最后一公里”障礙歐盟醫(yī)療AI的技術(shù)研發(fā)實(shí)力雄厚，但存在“重研發(fā)、輕落地”的問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，歐盟醫(yī)療AI科研成果的轉(zhuǎn)化率僅為30%，遠(yuǎn)低于美國的65%和中國的55%。其主要原因包括：臨床醫(yī)生對AI技術(shù)的接受度不高（僅45%的德國醫(yī)生愿意使用AI輔助診斷系統(tǒng)）、缺乏針對臨床場景的定制化開發(fā)、AI產(chǎn)品的審批流程復(fù)雜（歐盟醫(yī)療AI產(chǎn)品平均審批周期為18個月，美國為12個月）。中國在“臨床導(dǎo)向”的技術(shù)落地方面積累了經(jīng)驗(yàn)。例如，某企業(yè)開發(fā)AI輔助診斷系統(tǒng)時，邀請了全國200余位臨床醫(yī)生參與產(chǎn)品迭代，針對醫(yī)生的操作習(xí)慣優(yōu)化界面設(shè)計(jì)，將學(xué)習(xí)時間從最初的4小時縮短至40分鐘。這種“醫(yī)生全程參與”的開發(fā)模式，可有效提升AI的臨床接受度，值得歐盟借鑒。全球競爭中的差異化發(fā)展需求在全球醫(yī)療AI競爭中，美國憑借“硅谷模式”占據(jù)技術(shù)制高點(diǎn)，中國以“場景優(yōu)勢”實(shí)現(xiàn)快速追趕，歐盟則需要尋找“差異化路徑”。歐盟的核心優(yōu)勢在于“倫理規(guī)范”和“質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)”，如何將這一優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為“倫理AI”的品牌影響力，是其醫(yī)療AI發(fā)展的關(guān)鍵命題。中國醫(yī)療AI在快速發(fā)展中也曾面臨“倫理爭議”，如數(shù)據(jù)濫用、算法偏見等問題，但通過建立“倫理審查委員會”“算法備案制度”等方式逐步規(guī)范。歐盟若能結(jié)合其“倫理優(yōu)先”的理念，與中國“實(shí)踐探索”的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，或可共同打造“全球醫(yī)療AI倫理標(biāo)準(zhǔn)”。04歐盟借鑒中國方案的核心路徑：本土化適配與創(chuàng)新融合歐盟借鑒中國方案的核心路徑：本土化適配與創(chuàng)新融合借鑒中國方案并非“照搬照抄”，而是需要基于歐盟的制度環(huán)境、醫(yī)療體系和文化背景，進(jìn)行“本土化適配”與“創(chuàng)新融合”。具體而言，可從政策協(xié)同、數(shù)據(jù)共享、場景適配、倫理共建四個維度探索路徑。政策協(xié)同：構(gòu)建“頂層設(shè)計(jì)+柔性執(zhí)行”的治理框架中國“政策先行、試點(diǎn)推廣”的經(jīng)驗(yàn)，可為歐盟提供“制度創(chuàng)新”的參考。歐盟可借鑒中國的“揭榜掛帥”機(jī)制，設(shè)立“醫(yī)療AI創(chuàng)新專項(xiàng)”，針對老齡化、慢性病等痛點(diǎn)，鼓勵企業(yè)開發(fā)定制化解決方案；同時，參考中國“區(qū)域試點(diǎn)”模式，在法國、德國等醫(yī)療資源集中的地區(qū)設(shè)立“AI醫(yī)療創(chuàng)新示范區(qū)”，探索“監(jiān)管沙盒”機(jī)制，允許AI產(chǎn)品在可控環(huán)境下進(jìn)行臨床驗(yàn)證，縮短審批周期。例如，歐盟可借鑒深圳“AI+基層醫(yī)療”的試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，在意大利南部等醫(yī)療資源匱乏地區(qū)開展“AI全科醫(yī)生助手”項(xiàng)目，由政府提供設(shè)備補(bǔ)貼和數(shù)據(jù)支持，企業(yè)負(fù)責(zé)產(chǎn)品開發(fā)和運(yùn)維，醫(yī)院負(fù)責(zé)臨床培訓(xùn)，形成“政府-企業(yè)-醫(yī)院”協(xié)同推進(jìn)的機(jī)制。數(shù)據(jù)共享：探索“隱私保護(hù)+價值釋放”的數(shù)據(jù)流通模式中國在數(shù)據(jù)整合方面的經(jīng)驗(yàn)，可為歐盟破解“數(shù)據(jù)孤島”提供思路。歐盟可推動建立“泛歐醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺”，采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+區(qū)塊鏈”技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)主權(quán)和隱私的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享：聯(lián)邦學(xué)習(xí)確保原始數(shù)據(jù)不出本地，僅共享模型參數(shù)；區(qū)塊鏈技術(shù)記錄數(shù)據(jù)訪問和流轉(zhuǎn)軌跡，確?？勺匪荨Ｍ瑫r，參考中國“數(shù)據(jù)信托”模式，引入第三方機(jī)構(gòu)作為“數(shù)據(jù)受托人”，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、脫敏、授權(quán)和監(jiān)管，平衡數(shù)據(jù)使用與隱私保護(hù)的關(guān)系。例如，英國可借鑒中國“國家醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心”的經(jīng)驗(yàn)，建立“NHS數(shù)據(jù)信托”，允許企業(yè)在獲得患者授權(quán)后使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，收益由患者、醫(yī)院、企業(yè)按比例分配。場景適配：推動“需求導(dǎo)向+技術(shù)賦能”的應(yīng)用落地中國“場景驅(qū)動”的技術(shù)落地策略，對歐盟提升AI臨床實(shí)效具有重要啟示。歐盟應(yīng)聚焦“老齡化+慢性病管理”核心場景，開發(fā)定制化AI產(chǎn)品：針對老年人用藥安全問題，開發(fā)AI藥物相互作用提醒系統(tǒng)，通過整合電子病歷和處方數(shù)據(jù)，實(shí)時預(yù)警不合理的藥物組合；針對慢性病患者，開發(fā)“AI+可穿戴設(shè)備”的遠(yuǎn)程管理系統(tǒng)，通過監(jiān)測血糖、血壓等指標(biāo)，提供個性化健康指導(dǎo)。同時，應(yīng)加強(qiáng)醫(yī)生培訓(xùn)，提升AI使用能力。參考中國“AI醫(yī)生培訓(xùn)計(jì)劃”，歐盟可設(shè)立“醫(yī)療AI技能提升專項(xiàng)”，組織醫(yī)生參與AI產(chǎn)品開發(fā)、使用和評估的培訓(xùn)，建立“AI使用認(rèn)證制度”，確保醫(yī)生能夠正確理解和使用AI工具。例如，德國可借鑒中國“基層醫(yī)生AI培訓(xùn)”的經(jīng)驗(yàn)，在社區(qū)醫(yī)院開展“AI全科醫(yī)生助手”操作培訓(xùn)，提升基層醫(yī)生的AI應(yīng)用水平。倫理共建：建立“技術(shù)向善+全球參與”的倫理共識歐盟的“倫理優(yōu)勢”與中國的“實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)”相結(jié)合，可推動全球醫(yī)療AI倫理標(biāo)準(zhǔn)的制定。雙方可建立“中歐醫(yī)療AI倫理對話機(jī)制”，定期召開倫理研討會，就算法透明度、公平性、責(zé)任劃分等議題達(dá)成共識；聯(lián)合發(fā)布《全球醫(yī)療AI倫理指南》，明確AI在診斷、治療、數(shù)據(jù)使用等方面的倫理準(zhǔn)則。例如，針對AI算法的“偏見問題”，中歐可合作開發(fā)“算法公平性評估工具”，通過檢測不同人群（如不同年齡、性別、種族）的AI預(yù)測準(zhǔn)確率，識別和糾正算法偏見；針對AI醫(yī)療的責(zé)任認(rèn)定問題，可借鑒中國“算法備案制度”和歐盟“嚴(yán)格責(zé)任原則”，明確AI產(chǎn)品開發(fā)者、使用者、監(jiān)管者的責(zé)任邊界。05借鑒落地的保障機(jī)制：從“經(jīng)驗(yàn)移植”到“長效發(fā)展”借鑒落地的保障機(jī)制：從“經(jīng)驗(yàn)移植”到“長效發(fā)展”借鑒中國方案不是一蹴而就的過程，需要通過人才培養(yǎng)、國際合作、動態(tài)評估等保障機(jī)制，確?！敖?jīng)驗(yàn)移植”轉(zhuǎn)化為“長效發(fā)展”。人才梯隊(duì)建設(shè)：培養(yǎng)“技術(shù)+醫(yī)學(xué)+管理”復(fù)合型人才醫(yī)療AI的發(fā)展離不開復(fù)合型人才。歐盟可借鑒中國“產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同培養(yǎng)模式，推動高校、企業(yè)、醫(yī)院共建“醫(yī)療AI人才培養(yǎng)基地”：在高校開設(shè)“醫(yī)療AI”雙學(xué)位項(xiàng)目，培養(yǎng)兼具醫(yī)學(xué)知識和AI技術(shù)的復(fù)合型人才；在企業(yè)設(shè)立“臨床研究員”崗位，鼓勵醫(yī)生參與AI產(chǎn)品開發(fā)；在醫(yī)院建立“AI使用導(dǎo)師制度”，由經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生指導(dǎo)年輕醫(yī)生使用AI工具。例如，法國可借鑒中國清華大學(xué)“智能醫(yī)學(xué)工程”專業(yè)的培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)，在索邦大學(xué)設(shè)立“醫(yī)療AI碩士項(xiàng)目”，課程涵蓋醫(yī)學(xué)影像學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、醫(yī)療數(shù)據(jù)管理等，學(xué)生需完成6個月的企業(yè)實(shí)習(xí)和3個月的醫(yī)院臨床實(shí)踐，培養(yǎng)“懂醫(yī)學(xué)、通技術(shù)、會管理”的復(fù)合型人才。國際合作平臺：打造“政策對話+技術(shù)互鑒”的合作網(wǎng)絡(luò)中歐應(yīng)建立常態(tài)化的醫(yī)療AI合作平臺，推動政策對話、技術(shù)互鑒和成果共享。具體而言，可設(shè)立“中歐醫(yī)療AI聯(lián)合研究中心”，開展聯(lián)合攻關(guān)，重點(diǎn)解決醫(yī)療AI的數(shù)據(jù)共享、算法優(yōu)化、倫理規(guī)范等共性問題；舉辦“中歐醫(yī)療AI創(chuàng)新大賽”，鼓勵企業(yè)、高校、醫(yī)院提交創(chuàng)新方案，促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化；建立“中歐醫(yī)療AI成果庫”，收集雙方在政策、技術(shù)、應(yīng)用等方面的優(yōu)秀案例，供全球參考。我曾參與組織“中歐數(shù)字醫(yī)療論壇”，2022年論壇上，中歐雙方簽署了《醫(yī)療AI合作備忘錄》，約定在AI輔助診斷、慢病管理等領(lǐng)域開展10個聯(lián)合項(xiàng)目。截至2023年，其中3個項(xiàng)目已取得階段性成果：如中歐合作的“AI眼底篩查系統(tǒng)”，在法國和中國的聯(lián)合臨床試驗(yàn)中，對糖尿病視網(wǎng)膜病變的檢測敏感度達(dá)95